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参考消息(xi)网2月(yue)12日报道据美国(guo)《大众科学》杂志网站1月(yue)15日报道，科学家利用人工智能（AI）创造出(chu)全新的抗蛇毒蛋白质(zhi)。
报道称，据世界卫(wei)生组织估计，每(mei)年有超(chao)过10万人被蛇咬伤(shang)致(zhi)死，还有数十万人永久致(zhi)残。借助(zhu)尖端技术实现的前沿科学有望帮助(zhu)减轻这一威胁。
根据一项1月(yue)15日发表在《自然》杂志上的研究，研究人员利用一套人工智能工具，成(cheng)功设(she)计出(chu)两种蛋白质(zhi)以中和一些最致(zhi)命的蛇毒毒素。在实验室(shi)实验中，将这些“全新的”蛋白质(zhi)(自然界中不存在的分(fen)子)与致(zhi)命的蛇毒化合物混合后注(zhu)射，能避免100%的实验小鼠死亡。
该(gai)研究论文(wen)的主要作者苏珊娜·巴斯(si)克斯(si)·托雷斯(si)说：“我认为，我们可以彻底改变(蛇咬伤(shang)的)治疗方(fang)法。”巴斯(si)克斯(si)·托雷斯(si)是一名生物化学家，她在华盛顿(dun)大学戴维·贝克实验室(shi)攻(gong)读博士学位期间完成(cheng)了这项研究。贝克因创造新蛋白质(zhi)而荣(rong)获2024年诺贝尔(er)化学奖。本周发表的这项研究是该(gai)研究方(fang)向(xiang)的延续。巴斯(si)克斯(si)·托雷斯(si)告诉《大众科学》杂志：“当然，这项研究并(bing)没有完全解决问题，但它表明，与传统方(fang)法相比，我们能超(chao)快速地合成(cheng)分(fen)子，而且(qie)这种方(fang)法有效。”她还说，这一策略有望带来(lai)比现有的更便(bian)宜、更安全且(qie)更有效的治疗方(fang)案。
斯(si)克里普斯(si)研究所的免疫学与微生物学助(zhu)理教授约瑟夫·贾丁说：“这是了不起的研究成(cheng)果。”贾丁未参与这项新研究，但此前曾发表针对同类化合物合成(cheng)抗蛇毒血清(qing)的研究。他(ta)表示，这项新研究既展(zhan)示了近年来(lai)在人工智能迅速发展(zhan)的推动下(xia)，蛋白质(zhi)设(she)计取得了多大的进展(zhan)，同时也是医学领域一项令人振奋(fen)的实际进步。
尽管蛇咬伤(shang)造成(cheng)了严重后果，但一个多世纪以来(lai)，蛇咬伤(shang)的治疗方(fang)法一直未变，仍然是从接(jie)种了亚致(zhi)死量蛇毒的马或其他(ta)动物身上采集抗体。这些抗蛇毒血清(qing)能挽(wan)救(jiu)生命，但也存在一些严重缺(que)陷。
其一，它们价格昂贵且(qie)制作困(kun)难，因为生产过程需要饲养大量动物。其二，质(zhi)量参差不齐，由于依赖不完美的免疫系统，产生的效果也不稳定，而且(qie)抗蛇毒血清(qing)对某些毒素的效果往往优于对其他(ta)毒素，因此只能部分(fen)中和蛇毒这种复杂混合物中最小的成(cheng)分(fen)，对某些蛇类咬伤(shang)的治疗效果不佳。它们还可能在接(jie)受者身上引发过敏反应及其他(ta)不良副作用。而且(qie)，由于传统抗蛇毒血清(qing)是生物制品，对温度非常敏感，储存和运输都需要冷藏，导致(zhi)成(cheng)本更高，也更难获得。在蛇咬伤(shang)尤为常见的南半球发展(zhan)中国(guo)家的农村地区(qu)，这种治疗方(fang)法尤其难以获得。
相比之下(xia)，新设(she)计的蛋白质(zhi)能在更大的温度范围(wei)内保持稳定，有望利用酵母等(deng)微生物进行大规模生产，引发的副作用可能更少，而且(qie)更容易进行微调并(bing)保持性能稳定。贾丁解释说：“这些全新设(she)计的小蛋白质(zhi)具有许多十分(fen)有趣的优势，包括热稳定性、制造成(cheng)本较低，能以抗体可能无法实现的方(fang)式靶(ba)向(xiang)特定物质(zhi)。”他(ta)还提出(chu)，有朝一日，这类产品也许能通过类似“肾(shen)上腺(xian)素笔(bi)”的装置来(lai)给(gei)药，在最需要的地方(fang)随时可用。
蛇毒由多种不同毒素混合而成(cheng)。巴斯(si)克斯(si)·托雷斯(si)及其同事将研究工作聚焦于三指毒素(3FTx)，传统抗蛇毒血清(qing)往往难以有效对抗这类致(zhi)命化合物。三指毒素在眼镜蛇科蛇类的毒液中尤为显著，该(gai)科蛇类包括眼镜蛇、曼巴蛇和珊瑚蛇。这些毒素(本身就是蛋白质(zhi))会在哺乳动物体内大肆(si)破坏。有些是导致(zhi)瘫痪的神经毒素，另一些则会破坏细胞、损伤(shang)组织。
科学家试图找出(chu)能对抗三种典(dian)型目(mu)标毒素的解毒蛋白质(zhi)：一种短链(lian)α神经毒素、一种长链(lian)α神经毒素，以及一种细胞毒素。这三种典(dian)型毒素都已得到充分(fen)研究，所以科学家从一开始就知道它们的复杂结构。基(ji)于此，他(ta)们能确定要使每(mei)种毒素失去活性所需阻断的关键结合位点。他(ta)们将这些信(xin)息(xi)输入第(di)一个名为“罗(luo)塞塔折叠扩散(san)”的人工智能工具中，这是一种类似于达(da)尔(er)-E和米德朱尼实验室(shi)等(deng)推出(chu)的图像生成(cheng)器模型，但它经过专门训练，能根据设(she)定的标准输出(chu)蛋白质(zhi)结构的模拟图。在这个案例中，设(she)定的标准就是毒素结构以及研究人员希望阻断的选定结合“热点”。人工智能提供了数十种中和蛋白质(zhi)的建(jian)议(以蛋白质(zhi)构型的详细图像形式呈现)，这些蛋白质(zhi)可能填充那些结合位点，就像为神秘的锁配制钥匙(chi)。
为了更深入了解这些理论上的蛋白质(zhi)并(bing)解析其构成(cheng)，巴斯(si)克斯(si)·托雷斯(si)、贝克及其他(ta)论文(wen)作者采用了第(di)二种生成(cheng)式人工智能模型——ProteinMPNN。该(gai)模型经过训练，能生成(cheng)可行的氨基(ji)酸组合，这些氨基(ji)酸可以折叠在一起，复制扩散(san)模型的输出(chu)结果。蛋白质(zhi)折叠过程极为复杂，通常仅从氨基(ji)酸序列很难预测，反之，要知道哪种氨基(ji)酸序列会形成(cheng)何种折叠形状也颇具挑战。ProteinMPNN加快了这一计算(suan)过程。接(jie)下(xia)来(lai)，研究人员使用了第(di)三种预测性人工智能工具“阿(a)尔(er)法折叠2”，独立预测每(mei)一种氨基(ji)酸序列实际会如何折叠，以此对前两个模型的工作进行双重验证。在每(mei)一步之间，研究人员凭借自身专业视角，筛除不理想(xiang)的结果，将候(hou)选范围(wei)缩小至最佳选项。
研究人员将最有潜(qian)力的氨基(ji)酸链(lian)反向(xiang)翻(fan)译为DNA序列，然后利用经过改造的细菌大量生产这些蛋白质(zhi)。他(ta)们在培养皿中用人的肌肉和皮肤细胞对最有希望的候(hou)选蛋白质(zhi)进行了一系列实验，发现这些蛋白质(zhi)对所有三种重点研究的毒素均有效。这进一步缩小了范围(wei)，每(mei)个类别只剩下(xia)一个最有竞争力的候(hou)选者。科学家在一系列小鼠实验中对这些候(hou)选者逐一进行了测试。
在最初的测试中，他(ta)们的抗细胞毒素候(hou)选蛋白质(zhi)并(bing)未减轻与蛇毒中毒相关的皮肤损伤(shang)，因此研究人员停止了对它的测试。但另外两种候(hou)选蛋白质(zhi)被证明效果要好得多。当与目(mu)标毒素直接(jie)混合并(bing)注(zhu)射到小鼠体内时，两种抗神经毒素蛋白质(zhi)都避免了所有小鼠死亡(如果不添加这些保护蛋白质(zhi)，100%的小鼠会死亡)。
为了模拟治疗蛇咬伤(shang)的过程，科学家接(jie)着测试了先给(gei)小鼠注(zhu)射一种毒素，之后再注(zhu)射候(hou)选蛋白质(zhi)的情况。其中一种蛋白质(zhi)拯救(jiu)了接(jie)受注(zhu)射的所有小鼠，即使在注(zhu)射毒素30分(fen)钟后给(gei)药依然有效。另一种蛋白质(zhi)在毒素注(zhu)射15分(fen)钟后给(gei)药，能使80%的小鼠存活，30分(fen)钟后给(gei)药，存活率为60%。
巴斯(si)克斯(si)·托雷斯(si)说：“看(kan)到这些蛋白质(zhi)直接(jie)在动物身上发挥作用，太令人震(zhen)惊了。我们甚至无需进行任何优化。”她说：“第(di)一次尝试就找到有效的东西，这太不可思议了。”此外，得益于人工智能的计算(suan)助(zhu)力，这项研究从提出(chu)想(xiang)法到提交发表数据，仅仅用了大约一年。“我觉得这对任何科学论文(wen)而言，都是创纪录的速度。”她说，这充分(fen)展(zhan)示了机器学习能在多大程度上加速研究进程。
这些研究成(cheng)果只是近期抗蛇毒血清(qing)研究一系列新进展(zhan)(比如贾丁的合成(cheng)抗体，以及重新利用的药物)中的最新成(cheng)果。2017年，世界卫(wei)生组织将蛇咬伤(shang)列为“被忽视热带疾病”并(bing)将其作为重点，呼吁加大投资并(bing)提升公共卫(wei)生关注(zhu)度。此后，相关研究源(yuan)源(yuan)不断。贾丁说：“这为我们解决问题又增加了一种工具。(这些蛋白质(zhi))将具有抗体不具备的独特应用，反之亦然。”
然而，在全新设(she)计的蛋白质(zhi)获批用于人体之前，还有很长的路要走。虽然小鼠实验没有显示出(chu)任何明显的副作用，但这些蛋白质(zhi)在人体内的作用方(fang)式以及它们是否真的安全，仍不得而知。巴斯(si)克斯(si)·托雷斯(si)和贾丁都指出(chu)，它们是全新的分(fen)子，需要针对脱靶(ba)反应和不良反应进行广泛的筛选与测试。巴斯(si)克斯(si)·托雷斯(si)说：“我们需要证明这些分(fen)子是安全的。我们必须真正了解它们的作用机制。”任何一种经设(she)计的蛋白质(zhi)抗蛇毒血清(qing)要进入市场，都还需要很多很多年。
即使真的进入市场，巴斯(si)克斯(si)·托雷斯(si)及其同事发现的这些蛋白质(zhi)也还不够(gou)。它们只能应对特定蛇毒中的两种特定毒素。巴斯(si)克斯(si)·托雷斯(si)说，可能需要将大约十种精心设(she)计的蛋白质(zhi)混合在一起，才能中和全部蛇毒。在寻找广谱或通用抗蛇毒血清(qing)的道路上，科学家仍在探索。
尽管如此，利用微生物按需大量生产自然界中原本不存在的全新蛋白质(zhi)，这一前景让科学家兴奋(fen)不已。而且(qie)这种兴奋(fen)并(bing)不局(ju)限于抗蛇毒血清(qing)领域。有朝一日，全新设(she)计的蛋白质(zhi)或许能为各类疾病带来(lai)替代性疗法。这些氨基(ji)酸构成(cheng)的物质(zhi)介于生物药(从生物体中制造或提取)与阿(a)司匹林这类小分(fen)子化学合成(cheng)药之间。贾丁说：“你(ni)可以想(xiang)象，这能解决大量用传统方(fang)法无法解决的问题。这是一种全新的策略，而我们才刚(gang)刚(gang)触及皮毛。”（编译/刘白云）
2016年5月(yue)17日，在泰国(guo)曼谷梭瓦帕王后纪念研究所内设(she)的蛇类博物馆，一名工作人员为参观者演示取蛇毒。（新华社）